Do ponto-de-vista do pensamento sistêmico, um sistema pode ser definido como uma entidade que mantém sua existência através da mútua interação entre suas partes (Bellinger, 1996a). Segundo o entendimento do pensamento sistêmico, um sistema não pode ser caracterizado apenas pelas partes que o compõem, mas principalmente pelas inter-relações entre elas. A dinâmica de sistemas procura justamente elucidar as características gerais dos sistemas, partindo dos padrões de comportamento entre as partes, e das estruturas determinantes destes padrões, tomando por base a teoria de feedback e dos servomecanismos.
Em um sistema, as partes influenciam-se umas às outras de maneira mútua. Tais fluxos de influência, segundo Senge (1990), têm um caráter “recíproco, uma vez que toda e qualquer influência é, ao mesmo tempo, causa e efeito - a influência jamais tem um único sentido” (op. cit., p. 82), dando origem aos ciclos de causação circular denominados enlaces ou feedbacks.
De posse destes conceitos, cabe refinar o foco principal da dinâmica de sistemas. De uma forma mais específica, ela busca a compreensão da estrutura e do comportamento dos sistemas compostos por enlaces de feedback interagentes (Goodman, 1989). Para esta compreensão, utilizam-se principalmente dois tipos de diagramas: os diagramas de enlace causal (causal-loop diagram - Goodman, 1989, Pidd, 1992) e os diagramas de fluxo (flow diagram - Goodman, 1989; rate-level diagram - Pidd, 1992).
5.1.1.3.1 - Diagrama de Enlace Causal
Este tipo de modelagem de sistemas é caracterizado pela simplicidade de representação de uma estrutura sistêmica, através do mapeamento dos seus elementos formadores e dos inter-relacionamentos entre eles. A figura 5.2 ilustra um exemplo de diagrama de enlace causal, representando a dinâmica de um sistema de emprego e migração regional.
Figura 5.2 - Diagrama de enlace causal (adaptado de Goodman, 1989, p. 5) Este tipo de diagrama é basicamente composto por:
• Elementos do sistema ou variáveis - entidades ou fatores relevantes do sistema. No exemplo acima, o nível de ‘disponibilidade de emprego’, a taxa de ‘migração’, a quantidade de ‘trabalhadores empregados’ e o nível de ‘trabalho’ demandado são os elementos ou variáveis do sistema;
• Relacionamentos - setas que indicam a direção de influência de um elemento sobre outro;
• Natureza do relacionamento - o sinal que acompanha a seta do relacionamento: quando positivo (+), indica que uma variação no elemento causador gera uma variação no mesmo sentido no elemento que recebe o efeito; quando negativo (-), indica uma variação de efeito contrário. Na figura acima, um exemplo de relacionamento positivo é o aumento na migração de pessoas buscando emprego provocado por um aumento no nível de empregos da região. Um relacionamento negativo é demonstrado pela redução na disponibilidade de emprego derivada do aumento no número de trabalhadores empregados;
• Atrasos: efeitos que somente são sensíveis após um tempo de espera (delays). No caso acima é o efeito retardado de aumento da demanda de trabalho causado por maior massa de trabalhadores empregados com renda passível de geração de consumo. Um atraso é modelado no diagrama através de duas barras paralelas ao longo do relacionamento;
disponibilidade de emprego trabalho migração trabalhadores empregados + + + - + (-) (+)
• Enlaces ou feedbacks: conjunto circular de relacionamentos em que causação de um elemento provoca efeitos sobre ele próprio como resposta; para determinar sua polaridade, basta identificar, a partir da perturbação de um elemento (aumento ou redução), se o efeito resultante sobre si próprio é no mesmo sentido, originando um feedback positivo (+), ou se é em sentido inverso, originando um feedback negativo (-). No exemplo acima, um aumento na disponibilidade de empregos gera um aumento na migração, o que aumenta a quantidade de trabalhadores empregados, provocando redução na disponibilidade de empregos - logo, um feedback negativo (-). Por outro lado, o mesmo aumento na disponibilidade de empregos gera aumento no número de trabalhadores empregados, incrementando a longo prazo a quantidade de trabalho necessário devido ao nível superior de renda e consumo, o que gera aumento de disponibilidade de emprego - neste caso, um feedback positivo (+).
Os feedbacks positivos são também denominados enlaces de reforço, ao passo que os feedbacks negativos são também conhecidos por enlaces de balanceamento39. Estes conceitos são básicos para compreender a mudança do ponto-de-vista do pensamento sistêmico, já que os enlaces de reforço são os responsáveis pelo suporte às variações aleatórias que causam a mudança em larga escala, ao passo que os enlaces de balanceamento são os responsáveis pelo equilíbrio ou pelos limites da mudança.
Na vida comum, os enlaces de reforço são comportamentos próprios de ‘círculos viciosos’, ‘círculos virtuosos’ ou efeitos ‘bola-de-neve’. A maioria destas estruturas gera crescimento ou colapso exponencial. Os enlaces de balanceamento são os responsáveis pelos mecanismos de equilíbrio do universo. São caracterizados por serem direcionados para um objetivo.
De um conjunto de enlaces pode-se formar um quadro descritivo que pode ter uma estrutura que se repete freqüentemente em diversas situações. Surgem os chamados arquétipos sistêmicos. Senge et alii (1996) descrevem que “naquela época [meados da década de 1980], o estudo de dinâmica de sistemas dependia de complexo mapeamento de enlaces causais e de modelagem computadorizada [...] sugeriu[-se então] tentar transmitir os conceitos de modo mais simples” (op. cit., p. 113). Para isto, foram desenvolvidos diagramas que
39
Por este motivo, em algumas representações de sistemas utilizando diagrama de enlaces, os feedbacks positivos (+) são também representados pelo símbolo (R), ao passo que os feedbacks nagativos (-) são representados pelo símbolo (B).
ajudariam a catalogar os comportamentos mais comumente observados nas descrições de situações envolvendo dinâmica de sistemas. Os arquétipos funcionam como estruturas comuns de linguagem (a exemplo da estrutura de um soneto) que ajudam a montar um trecho descritivo.
A figura 5.3 ilustra uma situação típica nas organizações e na natureza: os ‘Limites do Crescimento’. Este arquétipo tipicamente mostra um processo de crescimento exponencial inicial, suportado por um enlace reforçador, que num dado momento é limitado por um enlace de balanceamento que tem implícito um limitante ou objetivo a ser atingido. No exemplo da figura 5.3, recursos alocados para esforços de Qualidade geram melhorias, que impulsionam novos investimentos em melhoria para Qualidade. No entanto, as melhorias ‘fáceis’ implementadas no início dão lugar à tentativa de resolver problemas mais complexos, o que diminui o ritmo das melhorias. O enlace de reforço passa a ser limitado pela capacidade da organização de resolver problemas mais complexos, ou seja, sua capacidade para melhorar.
Recursos para melhoria da Qualidade Melhorias Complexidade de problemas da Qualidade
(+)
(-)
Capacidade da organização para melhorar+
+
-
+
-
Figura 5.3 - Exemplo de situação utilizando o arquétipo ‘Limites do Crescimento’ (fonte: Senge et alii, 1996, p. 123)
Na prática, os arquétipos são usados para ajudar a construir hipóteses coerentes acerca das forças que determinam o comportamento de um sistema, que com o uso continuado torna-se ferramenta mental de segunda natureza. Sua aplicação se dá observando a descrição dos arquétipos (ver Senge, 1990, p. 99-116 e 335-352, Senge et alii, 1996, p. 105- 140, Bellinger, 1996b) e aplicando-se o mais adequado à situação, examinando seus exemplos e encontrando um padrão de desempenho de um arquétipo que combine com o comportamento de um fator-chave do sistema (Senge et alii, 1996, p. 114).
O diagrama de enlace causal tem dois papéis a cumprir nos estudos em dinâmica de sistemas. Ele serve tanto como um esboço das hipóteses causais, como também para simplificar a ilustração do modelo. Em ambos os casos, segundo Goodman (1989), ele
permite ao analista rapidamente comunicar os pressupostos estruturais do modelo. Por isso são úteis nos estágios iniciais dos estudos do sistema.
5.1.1.3.2 - Diagrama de Fluxo
Os diagramas de fluxo são representações mais elaboradas da dinâmica de funcionamento dos sistemas, próprios para a modelagem computacional. Goodman (apud Pidd, 1992, p. 255) sugere que, ao modelar sistemas, se utilize preliminarmente os diagramas de enlaces causais que proporcionam uma ligação útil entre a descrição verbal e sua representação como modelos de computador. O maior grau de refinamento dos diagramas de fluxo são relativos ao maior número de símbolos, que permitem identificar os tipos de elementos interagentes dentro do sistema. Estes símbolos são, segundo Pidd (1992):
• Níveis ou estoques: acumulações dentro do sistema;
• Fluxos ou válvulas: o movimento de materiais e informações dentro do sistema;
• Funções de decisão: a forma como os fluxos são controlados - usualmente definidos como políticas de gerenciamento;
• Atrasos: demoras na manifestação dos efeitos da influência de um elemento sobre outro;
• Fontes e escoadouros: o início e o fim de um fluxo;
• Variáveis: auxiliares para a realização de operações algébricas;
• Parâmetros: constantes de ajuste para estabelecer, por exemplo, os objetivos de um sistema.
A figura 5.4 apresenta o modelo de um sistema utilizando o diagrama de fluxo.
Seguindo a orientação de Goodman (apud Pidd, 1992, p. 255), a modelagem em computador deve ser precedida por uma modelagem qualitativa através de diagramas de enlace. Para realizar a ponte entre a modelagem qualitativa e a modelagem computadorizada usando diagramas de fluxo, algumas regras são sugeridas.
Figura 5.4 - Diagrama de fluxo de um sistema de aquecimento controlado por termostato Segundo Wolstenholme (1994) a tradução de um diagrama para o outro é obtida através de um método que visa construir um modelo a partir da interpretação do mundo real, finalizando quando os gerentes obtiverem suficiente insight a partir da modelagem. A modelagem consiste basicamente em representar os processos de um sistema que definem seu comportamento. Desenvolver modelos de estruturas de processos de sistema é basicamente reconhecer os fluxos que convertem recursos em diferentes estados.
Em um sistema, recursos são ‘materiais’ passíveis de ser transformados, como objetos físicos, pessoas, dinheiro, ordens, bens, conhecimento, etc. Estado é qualquer acumulação do recurso em diferentes pontos do processo (estoque).
Estados, em dinâmica de sistemas, são representados pelos níveis ou estoques. Já as válvulas de fluxo representam a taxa em que são convertidos os recursos entre estados, aumentando ou diminuindo o nível do recurso em cada estoque. São os pontos de transformação do sistema.
Para efetuar a conversão do diagrama de enlaces em diagrama de fluxo, aplicam-se os passos do método sugerido por Wolstenholme (1994). Os passos são os seguintes para a construção do diagrama de fluxo:
1. Identificar recursos por trás dos fatores do diagrama de enlace: observar que recursos fluem através do sistema representado no modelo qualitativo;
2. Identificar estados dos recursos: relacionar os diferentes estados em que o recurso é transformado dentro do sistema, gerando os estoques do diagrama de fluxo;
3. Identificar operações que transformam recursos entre estados: para transformar um recurso de um estado para outro, operações são necessárias; ao identificá-las, elas se transformam em válvulas dentro do diagrama de fluxo, conectando dois estoques que representam o estado anterior e posterior à operação de transformação;
4. Modelar enlaces e demais fatores que não sejam considerados recursos (estoques) ou operações (fluxos) - alguns dos fatores presentes no diagrama de fluxo permanecem não representados no diagrama de fluxo; nesta fase, como não podem ser caracterizados como estoques ou fluxos, tais fatores transformam-se em variáveis e parâmetros dentro do diagrama, representando as variáveis conceituais do sistema.
A partir destes passos básicos, é possível obter uma tradução do diagrama de enlaces para o diagrama de fluxo. Além disso, Pidd (1998) apresenta uma abordagem auxiliar na decisão de conversão de um fator do diagrama de enlaces para o diagrama de fluxo. Conforme Pidd, ao considerar se um determinado fator é um estoque ou um fluxo, realiza-se a seguinte pergunta: ‘Se toda a atividade do sistema cessar, o que acontecerá com o fator?’ Se a resposta for que a quantidade do fator fica congelada, então ele é convertido em um estoque. Porém, se seu valor é zerado, o fator é convertido num fluxo. Isto ocorre pois, ao ‘paralisar o sistema’, todos os diferentes estados dos recursos acumulados (estoques) manterão seus valores correntes, ao passo que todas as operações de transformação (fluxos) cessarão.
5.1.1.3.3 - A Modelagem em Dinâmica de Sistemas
A abordagem utilizada pelo pensamento sistêmico para a modelagem computadorizada sofre uma série de críticas quanto a sua aplicabilidade. As mais freqüentes dizem respeito à imprecisão sobre a compreensão do mundo real que os gerentes em geral têm, principalmente referentes à quantificação das influências entre os elementos da realidade. No entanto, a argumentação dos teóricos da aprendizagem coloca a modelagem num papel alternativo, que aceita hipóteses incompletas e imprecisas sobre a realidade.
De Geus (1994) sugere que a modelagem não deva ser utilizada para predizer o comportamento do futuro, porque para isto seriam necessários modelos completos e precisos da realidade, o que na prática é inviável. Argumenta ainda que mesmo que estejam
disponíveis predições confiáveis, é mais provável que o gerente siga seu instinto (feeling), ao invés de basear-se em informações de terceiros sobre as tendências futuras.
Neste contexto, de Geus (1994) sugere que a modelagem computadorizada seja utilizada como instrumento de aprendizagem sobre a realidade organizacional, principalmente pelas equipes gerenciais, pois ela permite realizar experimentações em um ‘mundo virtual’. Para argumentar isto, apóia-se na aplicação prática de modelos em outras áreas, como os simuladores de vôo para pilotos, modelos reduzidos de plantas industriais na engenharia química ou modelos de fluxo na engenharia hidráulica. Segundo de Geus (1994), do ponto-de-vista gerencial, é como “dar-lhes um ‘brinquedo’ (uma representação do seu mundo real como eles o compreendem), no qual possam ‘jogar’, isto é, com o qual possam experimentar sem ter que temer as conseqüências” (p. xv). Ao ‘jogar’ nesta representação do mundo real, os atores têm a possibilidade de mudarem sua compreensão a respeito do mundo real, aprimorando o aprendizado.
Outros autores apóiam esta tese:
"[...] compartilham[os] uma visão 'moderna' de modelagem. Modelos deveriam capturar o conhecimento e os dados mentais dos planejadores de ação; modelos deveriam misturar mapeamento qualitativo com álgebra e simulação amigáveis; modelos podem ser pequenos; seu propósito é apoiar o raciocínio e o aprendizado em equipe; eles encorajam o pensamento sistêmico e o planejamento de cenários" (Morecroft & Sterman, 1994, xvii).
Estas argumentações reforçam o papel que a modelagem possui dentro do pensamento sistêmico enquanto ferramenta de aprendizado ao invés de instrumento de predição de tendências futuras sobre a realidade.
Uma vez descritas as bases conceituais do pensamento sistêmico, para praticá-lo torna-se necessário um método de aplicação. A seção a seguir apresenta um modelo de entendimento para chegar a este método.